{"status":"success","response_data":[["Apple","appl!e",1.0]]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11921/instant+results+similarity+api/22655/dedupe?data=["Apple", "appl!e"]' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए तत्काल परिणाम समानता API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें।
तत्काल परिणाम समानता API वास्तविक दुनिया के गंदे डेटा के लिए निर्मित एक उच्च-गति वाला फजी मिलान और डुप्लीकेशन API है यह आपको निकट-डुप्लिकेट रिकॉर्ड को पहचानने और संस्थाओं को संशोधित करने में मदद करता है भले ही मान ठीक से मेल न खाते हों टाइपोस, केसिंग भिन्नताएँ, लापता विराम चिह्न,spacing मामलों, संक्षेपण, और छोटे शब्द-पंक्ति परिवर्तनों के साथ।
अपनी खुद की फजी मिलान पाइपलाइन बनाने और समायोजित करने के बजाय आप अपनी स्ट्रिंग्स (या रिकॉर्ड) API को भेजते हैं और समानता स्कोर की गई मेल वापस प्राप्त करते हैं जिन पर आप भरोसा कर सकते हैं सामान्य परिणामों में मेल खाने वाले जोड़े शामिल होते हैं (जैसे, “Apple” ↔ “apple inc.”), समानता स्कोर, और संरचित परिणाम जो डेटा सफाई कार्यप्रवाह, CRM, ETL नौकरियों, और विश्लेषिकी पाइपलाइनों में प्लग करना आसान होते हैं।
सामान्य उपयोग के मामले:
सूचियों को डुप्लिकेट करना: डेटा सेट के भीतर डुप्लिकेट ढूंढें (सभी से सभी मेल) और संभावित डुप्लिकेट जोड़े लौटाएँ।
एक मास्टर सूची के खिलाफ मिलान करना: आने वाली सूची को एक मानक सेट (सूची-से-मास्टर) से मिलाएँ।
CRM और ग्राहक डेटा सफाई: ऐसे लीड/खातों/कंपनियों को साफ करें जहां डुप्लिकेट रिपोर्टिंग और आउटरीच को तोड़ देते हैं।
संस्थान समाधान और रिकॉर्ड लिंक बनाना: स्रोतों में एक ही वास्तविक दुनिया की संस्था के संदर्भों को जोड़ें।
टीम इसे क्यों उपयोग करती है:
बक्से से बाहर गंदे टेक्स्ट पर काम करता है (प्रत्येक किनारे के मामले के लिए कोई मैनुअल नियम नहीं)
रेटिंग और थ्रेशोल्ड के लिए समानता स्कोर (आप चुनते हैं कि कितने सख्त होना है)
स्केल और ऑटोमेशन के लिए निर्मित (पाइपलाइनों में चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया, सिर्फ एक बार के स्क्रिप्ट के लिए नहीं)
डेडुप सिरे का परिणाम एक JSON ऑब्जेक्ट होता है जिसमें मिलान किए गए स्ट्रिंग्स के जोड़े, समानता स्कोर और वैकल्पिक डेडुप्लिकेटेड परिणाम शामिल होते हैं आउटपुट को स्ट्रिंग जोड़ों, इंडेक्स जोड़ों या डेडुप्लिकेटेड स्ट्रिंग्स के रूप में फॉर्मेट किया जा सकता है जो निर्दिष्ट कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर करता है
प्रतिक्रिया डेटा के मुख्य क्षेत्र "स्थिति" (सफलता या त्रुटि को दर्शाते हुए) और "प्रतिक्रिया_डेटा" हैं, जिसमें उपयोगकर्ता के अनुरोध के अनुसार स्वरूपित परिणाम होते हैं, जैसे मेल खाने वाले जोड़े या डिडुप्लिकेटेड स्ट्रिंग्स
उपयोगकर्ता "config" ऑब्जेक्ट में पैरामीटर को समायोजित करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं जैसे "similarity_threshold" मिलान की कठोरता के लिए "remove_punctuation" पूर्व-प्रक्रमण के लिए और "output_format" वांछित परिणाम संरचना चुनने के लिए
प्रतिक्रिया डेटा परिणामों के एक सरणी के रूप में व्यवस्थित है जहां प्रत्येक प्रविष्टि एक मैच या डुप्लिकेट किए गए स्ट्रिंग से संबंधित है आउटपुट प्रारूप के आधार पर प्रविष्टियों में मूल स्ट्रिंग्स अंक और समानता स्कोर शामिल हो सकते हैं जिससे कार्यप्रवाह में आसान एकीकरण संभव हो सके
विशिष्ट उपयोग के मामले में ग्राहक सूचियों का डुप्लिकेट हटाना मुख्य सूची के खिलाफ रिकॉर्ड का सामंजस्य स्थापित करना CRM डेटा को स्वच्छ करना और विभिन्न डेटा स्रोतों में इकाई समाधान करने के लिए डेटा की अखंडता और सटीकता सुनिश्चित करना शामिल है
डेटा की सटीकता उन्नत फजी मिलान एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो सामान्य डेटा मुद्दों जैसे टाइपों और केस भिन्नताओं का ध्यान रखती है API को गंदे डेटा को प्रभावी रूप से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे विश्वसनीय मिलान परिणाम सुनिश्चित होते हैं
स्वीकृत पैरामीटर मानों में "similarity_threshold" (0 से 1), "remove_punctuation" (boolean), "to_lowercase" (boolean), "use_token_sort" (boolean), और "top_k" (integer या "all") शामिल हैं ये पैरामीटर उपयोगकर्ताओं को मिलान प्रक्रिया को उनके विशेष आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं
यदि डिडुप एन्डपॉइंट आंशिक या खाली परिणाम लौटाता है तो उपयोगकर्ताओं को गुणवत्ता संबंधी समस्याओं के लिए इनपुट डेटा की जाँच करनी चाहिए जैसे अत्यधिक डुप्लिकेट या बहुत कम समानता की थ्रेसहोल्ड समायोजन करना "समानता_थ्रेसहोल्ड" या इनपुट सूची की समीक्षा करना परिणामों में सुधार करने में मदद कर सकता है